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% Classe do documento
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% Nós usamos a classe "unb-cic".  Deixe apenas uma das linhas
% abaixo não-comentada, dependendo se você for do bacharelado ou
% da licenciatura.

\documentclass[bacharelado]{unb-cic}
%\documentclass[licenciatura]{unb-cic}



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% Pacotes importados
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\usepackage[brazil,american]{babel}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage{indentfirst}
\usepackage{natbib}
\usepackage{xcolor,graphicx,url}
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage{amsmath,amssymb,amsthm}
\usepackage{float}

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% Cores dos links
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% Veja o arquivos cores.tex se quiser ver que outras cores estão
% pré-definidas.  Utilizando o comando \hypersetup abaixo nós
% evitamos aquelas caixas vermelhas feias em volta dos links.

\input{cores}
\hypersetup{
  colorlinks=false,
  linkcolor=DarkScarletRed,
  citecolor=DarkScarletRed,
  filecolor=DarkScarletRed,
  urlcolor= DarkScarletRed
}



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% Informações sobre a monografia
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\title{Classificação de Monumentos em Brasília utilizando Processamento de Imagens e Redes Neurais Artificiais}

\orientador{\prof \dr Alexandre Zaghetto}{CIC/UnB}
%\coorientador[a]{\prof[a] \dr[a] Coorientadora}{MAT/UnB}
\coordenador{\prof \dr Alexandre Zaghetto}{CIC/UnB}
\diamesano{01}{Fevereiro}{2013}

\membrobanca{\prof \dr Bruno Luiggi Macchiavello Espinoza}{CIC/UnB}
\membrobanca{\prof \dr Rafael Galvão de Oliveira}{ENE/UnB}

\autor{Daniel Dutra}{Andrino}
\coautor{Vinícius Alves}{Rodrigues}
\CDU{004.4}

\palavraschave{classificação de imagens, comparação de histogramas, redes neurais}
\keywords{image classification, histogram comparison, neural networks}


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% Texto
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\begin{document}
  \maketitle
  \pretextual

  \begin{dedicatoria}
  Dedicamos este trabalho às nossas famílias que nos proporcionaram meios para chegarmos
  aonde chegamos e nos apoiaram em todos os momentos.
  \end{dedicatoria}

  \begin{agradecimentos}
  Agradecemos aos nossos amigos que nos ajudaram em todos os desafios do curso e estiveram 
  presentes tanto nas noites viradas no LINF quanto nos momentos de descontração.
  \end{agradecimentos}

  \begin{resumo}
  O turismo é um mercado que capta bilhões de reais todos os anos no Brasil. Ainda assim, é evidente a 
  carência de acesso à informação aos visitantes. Neste contexto, o presente trabalho propõe
  dois métodos para a classificação automática de monumentos de Brasília por meio de
  algorítmos de processamento de imagens. A primeira abordagem avalia a comparação de histogramas de cores
  enquanto que a segunda visa solucionar o problema com o emprego de redes neurais artificiais.
  Em ambos as técnicas, diversas variações são consideradas a fim de se determinar o melhor ajuste.
  \end{resumo}

  \selectlanguage{american}
  \begin{abstract}
  \textit{
  Tourism is a market that gemerates billions in revenues every year to Brazil. Yet, it is evident
  the difficulty that visitors have to access relevant information at tourist attractions.
	In this context, this work proposes
  two methods for automatic classification of Brasília's monuments using image processing algorithms.
  The first approach evaluates the comparison of color histograms while the second one aims to
  solve the problem with neural networks. In both techniques, several variations are considered
  to determine the best adjustment.
  }
  \end{abstract}
  \selectlanguage{brazil}

  \tableofcontents
  \listoffigures
  \listoftables

  \textual
  \input{capitulos/capitulo1}
  \input{capitulos/capitulo2}
  \input{capitulos/capitulo3}
  \input{capitulos/capitulo4}
  \input{capitulos/capitulo5}

  \postextual
  \bibliographystyle{unsrt}
  \bibliography{bibliografia}
  
  \appendix
  \input{apendices/apendice}

\end{document}
